package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisConstants;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.PreDestroy;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 * 服务实现类
 * </p>
 */
@Slf4j
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    // 有十个线程的线程池
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    // 使用redis的set nx原理自定义一把“互斥锁”
    private boolean tryLock(String key) {
        // 该方法含义是redis中如果没有这个key，则插入成功，返回1，在stringRedisTemplate中返回true；
        // 如果有这个key则插入失败，则返回0，在stringRedisTemplate返回false。
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    // 解锁
    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    // 互斥锁解决缓存击穿问题
    public Shop queryWithMutex(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1、从redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2、判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 存在,直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        // 判断命中的值是否是空值
        if (shopJson != null) {
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }
        // shopJson为null👇
        // 实现缓存重构，从数据库中拿数据到缓存中来
        // 获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        Shop shop = null;
        try {
            // 先尝试获取一把锁
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 判断这个锁是否获取成功
            if (!isLock) {
                // 失效，锁在别人那里，当前用户休眠一会儿再做尝试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }
            // 获取锁成功
            shop = getById(id);
            // 数据本身在数据库中就不存在
            if (shop == null) {
                // 在redis中存一个空值
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.SECONDS);
                return null;
            }
            // 数据存在,将数据写入redis中
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            // 最后释放锁
            unlock(lockKey);
        }
        return shop;
    }

    // 使用逻辑过期有个前提条件，那就是在用户查询之前就要在缓存中添加对应的数据和过期时间
    // 使用逻辑过期来解决缓存击穿，此时redis中对应的数据一定是物理存在的
    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StrUtil.isBlank(json)) {
            // redis中没有的数据此时数据库中也不会有，所以直接返回错误信息就行
            return null;
        }
        // 将json中的数据反序列化为对象,取出并判断其中的逻辑时间是否过期
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
        // 判断逻辑时间是否过期
        if (redisData.getExpireTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 未过期
            return shop;
        }
        // 过期了，进行缓存重构
        // 先尝试获取锁
        boolean isLock = tryLock(key);
        if (isLock) {
            // 获取锁成功，进行缓存重构
            // 开启一个新的线程进行缓存重构的具体操作
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    // 重建缓存
                    this.saveShop2Redis(id, 20L);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    unlock(key);
                }
            });
        }
        // 获取失败。说明有其他线程在进行缓存重构，此时先返回旧的数据
        return shop;

    }

    public void saveShop2Redis(Long id, Long expireTime) {
        Shop shop = getById(id);
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireTime));
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        log.info("id:{}", id);
        // 解决缓存穿透：设置空值
        // Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class,
        // this::getById, CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 使用互斥锁解决缓存击穿问题
        // Shop shop = queryWithMutex(id);
        // 使用逻辑过期来解决缓存击穿
        Shop shop = cacheClient.queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L,
                TimeUnit.SECONDS);
        if (shop == null) {
            return Result.fail("查询失败，店铺不存在");
        }
        return Result.ok(shop);
    }

    // 根据商铺类型分页查询商铺信息
    // 在缓存或是数据库中查
    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 先判断是否是通过坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            // 不是坐标查询
            Page<Shop> page = query().eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            return Result.ok(page);
        }
        // 是通过坐标查询
        // 计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current + SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

        // 查询redis,按照距离排序，分页。结果：shopId,distance
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        // 这段代码的作用是：根据给定的经纬度（x, y），在Redis中以GEO类型存储的指定类型店铺（key=SHOP_GEO_KEY+typeId）中，
        // 查询5公里（5000米）范围内距离最近的店铺，并按照距离升序排序，返回前end个结果（用于分页）。
        // 查询结果results的结构是GeoResults<GeoLocation<String>>，每个元素包含店铺id（GeoLocation的name）、经纬度、距离等信息。
        // 例如，假设key="shop:geo:1"，x=120.123, y=30.456，current=1，SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE=5，则end=6，
        // 查询结果类似如下结构：
        // results = [
        //   GeoResult{content=GeoLocation{name="1", point=(120.123,30.456)}, distance=12.3},
        //   GeoResult{content=GeoLocation{name="5", point=(120.124,30.457)}, distance=50.1},
        //   ...
        // ]
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo().search(
                key,
                GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                new Distance(5000),//单位：米
                RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)//表示结果中包含目标点与中心点的距离。
        );
        // 解析出id
        if (results == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 其实list和上面的results.getContent()是一样的，list只是对results内容的引用。
        // 举例说明list的结果格式，与results.getContent()一致，例如：
        // [
        //   GeoResult{content=GeoLocation{name="1", point=(120.123,30.456)}, distance=12.3},
        //   GeoResult{content=GeoLocation{name="5", point=(120.124,30.457)}, distance=50.1},
        //   ...
        // ]
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if (list.size() <= from) {
            // 没有下一页了，结束
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 还有下一页的话，就截取from~end之间的部分
        ArrayList<Object> ids = new ArrayList<>(list.size());
        HashMap<Object, Object> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            // 获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            // 获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr, distance);
        });

        // 根据id查询shop其他的信息
        String idsStr = StrUtil.join(",", ids);
        // 查询结果按照指定的 ID 顺序排序
        // 等效SQL语句为：
        // SELECT * FROM shop WHERE id IN (idsStr) ORDER BY FIELD(id, idsStr);
        List<Shop> shops = query().in("id", idsStr).last("ORDER BY FIELD(id," + idsStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance((Double) distanceMap.get(shop.getId().toString()));
        }
        return Result.ok(shops);
    }

    // 更新商铺信息
    @Override
    // 能够保证在方法执行期间的数据库操作维持原子性
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public Result update(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if (id == null) {
            return Result.fail("id不能为空");
        }
        // 更新数据库
        updateById(shop);
        // 数据库数据发送改变之后，应该删除相应的缓存
        stringRedisTemplate.delete(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + shop.getId());
        stringRedisTemplate.delete(RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_KEY + shop.getTypeId());
        return Result.ok("修改成功");
    }

    @PreDestroy
    private void onDestroy() {
        try {
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.shutdown();
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.awaitTermination(3, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        } catch (Exception ignore) {
        }
    }
}
